60 GHz芯片间无线互连系统中的Rake接收性能

在60 GHz芯片间无线互连信道中存在着多径干扰问题,采用Rake接收是提高系统性能的重要手段。针对脉冲超宽带（IR-UWB）的芯片间无线互连系统,分析了多径信道下Rake接收机的误码性能。在IEEE 802.15.3c信道模型基础上,对不同分支数以及不同合并方案下的选择Rake（S-Rake）和部分Rake（P-Rake）接收机误码性能进行了研究。仿真结果表明采用支路数为2的P-Rake在数据速率为10 Gb/s时仍具有良好的抗多径性能,这为芯片间无线互连系统的Rake接收方案提供了技术参考。     

LTE上行信道的八天线干扰抑制合并技术

基于最小均方误差估计准则推导了LTE多天线上行信道的干扰 抑制合并和最大比合并的均衡公式。通过仿真比较,验证了八天线干扰抑制合并接收算法在 有同频干扰情况下的优越性：随着信噪比的增大,干扰抑制合并算法的误码率大幅降低,而 最大比合并算法则形成误码平台;八天线干扰抑制合并性能明显优于两天线性能。LTE在同 频组网时,基站可以采用八天线接收的干扰抑制合并技术以提高上行链路的抗干扰性能。     

应用于MC-CDMA系统的块最小均方自适应合并技术

提出了一种使用块最小均方自适应滤波器进行信号合并的方案，适用于多载波码分多址（MC-CDMA）系统。在瑞利慢衰落信道下，只需要少量的训练符号就可以最大限度地消除信道噪声干扰和多址接入干扰。仿真结果表明，在一个满负荷的下行链路中，块最小均方自适应合并的性能接近非自适应的最小均方误差合并（MMSEC）；而在轻负荷（由激活用户数衡量）的情况下，性能优于MMSEC。     

基于最小均方误差的8PSK解调算法

在EDGE(Enhanced Data Rate for GSM Evolution)移动通信系统中,提出了一种基于最小均 方误差的自适应8PSK均衡解调算法。 利用基于最小均方误差的自适应滤波器,根据突发中已知的训练序列,可快速准确地估计出 系统信道参数,然后通过判决反馈均衡消除多径信道对接收信号的干扰,从而保证系统的性 能。仿真结果表明,在各种多径信道模型下,该算法均可快速收敛,利用系统的26个训练序 列准确估计出系统信道参数,并实现均衡和解调;在信噪比为8～10 dB时,通过标准规 定 的MCS-5信道编解码后,系统的误码率就已经小于10－4,完全符合标准要求 ,是一种简单实用的算法,便于硬件实现。     

穿戴式超宽带接收机误码率性能分析

为研究不同接收机的架构、收发天线的角度和判决方式对穿戴式超宽带(UWB)信道RAKE接收机误码率(BER)的影响,利用数字抽样示波器获取时域接收信号,使用CLEAN算法去卷积,得到体表-体表和体表-体外环境下人体信道冲激响应;并采用不同结构不同分支数的RAKE接收机对含有加性高斯噪声的跳时信号进行接收,以分析其对BER的影响。仿真结果表明,包含所有分支的RAKE接收机BER最低但结构复杂;在相同分支数下,包含部分分支的RAKE接收机的BER损失要比选择性RAKE接收机高3 dB,但复杂度较低。对收发天线不同角度的研究表明,收发天线应避免垂直,否则体表反射作用带来的多径分量增多,容易出现码间干扰,从而增加BER。在重复编码情况下,软判决的BER性能要优于硬判决0.2～0.4 dB。该信道模型和误码率分析研究可对穿戴式UWB收发机的架构设计和性能研究提供参考。     

OFDM频偏估计优化算法

以OFDM系统为基础,介绍了OFDM系统的基本原理,以及使用OFDM技术的优势所在,并且展望了今后的无线移动技术的发展前景。在简单介绍OFDM原理的同时,着重阐述了OFDM系统在不同信道环境和不同实现方式下的误码性能。主要包括了OFDM系统在加性白高斯信道,在加性白高斯信道和多径干扰两种不同信道环境下系统的误码性能,其中后者还研究了系统在有保护间隔与无保护间隔的误码性能比较。在理论分析的基础上,用MATLAB进行仿真,最后做出误码性能的分析和比较。     

对流层散射通信中基于改进SVD的信道估计算法

针对基于OFDM的对流层散射通信中传统奇异值分解(SVD)信道估计算法以循环前缀长度为界来截取特征值会引入较大信道噪声问题,提出了一种SVD改进算法.该算法先对散射信道的最大多径时延进行估计,再利用该估计值来截取特征值,从而减少了噪声影响.仿真表明,该算法的均方误差以及误码率性能都优于传统SVD算法,信道估计效果接近于最小均方误差(MMSE)算法.     

800 MHz射频频率合成器的设计及相位噪声性能分析

介绍了3．5GHz宽带无线固定接入系统射频接收机中800MHz频率合成器的设计，讨论了环路滤波器以及压控振荡器等环路部件对频率合成器输出信号相位噪声性能的影响，提出了低相位噪声频率合成器的设计方法。最后结合实际系统分析了本振信号相位噪声对基带接收机16QAM解调误码性能的影响，并给出计算机仿真的结果。     

一种新的最小均方误差线性合并算法

针对未编码的多输入多输出系统,将基于训练序列的最小均方误差(MMSE)信道估计算法与最优线性无偏估计结构(BLUE)相结合对已估计的信道参数进行估计.仿真结果表明,使用线性合并的MMSE算法比传统的MMSE算法具有较小的参数估计误差,比使用线性合并的LS算法性能更好.     

基于总体最小二乘准则的OFDM系统时变信道估计

信道估计的准确程度直接影响正交频分复用系统的性能。为了提高时变信道估计算法的精度,基于总体最小二乘准则(TLS)提出了一种时变信道的估计方法。该方法用线性模型对时变信道进行建模,不仅考虑了信道噪声,同时也兼顾了模型误差。该方法能较好地跟踪信道的变化,显著消除模型误差。仿真结果表明所提算法的均方误差介于最小二乘算法与最小均方误差算法之间,在不同归一化多普勒频移下,该算法具有较好的稳健性。     

多小区块对角化的MMSE矢量扰动预编码

针对多小区基站协作的多输入多输出（MIMO）系统中,小区之间和用户之间的干扰对系统造成的性能降低的问题,提出了基于块对角化的最小均方误差（MMSE）矢量扰动预编码方案,实现多小区系统的性能改善。首先使用块对角化方法消除多小区间干扰;在预编码设计环节上,通过MMSE准则设计预编码矩阵,从而抑制病态信道对系统性能的影响;最后使用格基规约方法求解发射端矢量扰动信号。仿真表明,提出的算法提高了多小区矢量预编码的误码率性能,使其优于已有的块对角化及矢量扰动预编码等算法的误码率。     

衰落信道中的DS/CDMA系统盲差分自适应接收机

在本文中，我们针对标准MMSE自适应接收机在频率非选择性衰落信道中的相位滑动和失锁问题，提出了一种无需进行训练和信道参数估计的盲差分自适应接收机。为自适应地实现该接收机，我们同时提出了一种基于正交分解的盲平均随机梯度（Orthogonal Decomposition-based Blind Aver-aged stochastic Gradient，简称ODBAG）算法。仿真结果表明，这种以ODBAG算法实现的盲差分自适应接收机在瑞利（Rayleigh）衰落信道中，误码率性能比传统匹配滤波器（Matched Filter，简写为MF）接收机有显著的提高，并接近改进的MMSE自适应接收机的性能。     

基于多种调制方式的空时OFDM系统多用户检测技术

建立了基于空时分组码的多输入多输出(MIMO)-正交频分复用(OFDM)系统模型,研究 了基于最小均方误差的串行干扰消除（MMSE-SIC）多用户检测算法,通过优化排序迭代结构 ,使得接收算法具有较好的性能。仿真结果表明,该算法在误码率方面能够取得优于常规线 性MMSE算法的性能,而且得出星座图中映射点间距也影响着检测算法的性能,随着间距的缩 小,误码概率会上升。     

一种适用于TD-SCDMA系统的多用户检测算法

利用逐次干扰抵消多用户检测结构,结合空时RAKE接收机,提出一种空时逐次干扰抵消多用户检测算法.仿真结果表明,该算法相比传统空时RAKE接收机有近5 dB的增益,误码率有了相当的改进.     

不同约束对MMSE软干扰消除Turbo均衡器性能的影响

在MIMO空时编码系统中寻求一种有效的抑制等信道干扰（CCI）的方法是无线通信系统中的关键。基于最小均方差（MMSE）的软干扰消除Turbo均衡器能有效地消除系统共信道干扰与多用户干扰，在频率选择信道下的是一种非常有效的均衡接收技术。它在多天线系统中应用时，需要通过MMSE的方法得到优化的滤波系数；但在不同的约束条件下，会得到不同的滤波系数。本文比较研究了不同的约束方法对系统性能的影响。通过仿真得出了发射天线约束对系统性能起主要作用的结论。     

一种TD-SCDMA上行链路发送和接收方案

为了在TD-SCDMA上行链路传输中获得更高的频谱利用率，提出了一种上行链路的发送和接收方案。发送端采用准同步CDMA加QAM调制，扩频序列采用优选相位的Gold序列，该序列在一定时延范围内具有良好的互相关性。接收端采用串行干扰抵消的方法去除或抑制很严重的多用户干扰，该方法实现简单，适合瑞利衰落信道。仿真结果说明采用这种发送和接收方案后，在应用智能天线抑制多径后，只要用户间的时延控制在3／8个chip之内，误符号率(SER)性能就几乎与单用户界(SUB)一致，频谱利用率可以达到4 bit／s／Hz。     

干扰环境下BPSK接收机跟踪--检测联合性能分析

本文分析了干扰环境中噪声和干扰对接收机的跟踪性能和检测性能的联合影响。主要分析了存在噪声和带内单频干扰情况下BPSK接收机的误码率性能和Costas环的跟踪性能。     

修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法

针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷,提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UWB信道采用自回归模型(AR)建模,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了系统性能,降低了计算复杂度。仿真结果表明,和修正的Kalman滤波方法相比,在估计精度损失很小的情况下,所提方法极大降低了计算复杂度,提高了系统整体的估计性能。     

大规模MIMO系统中的一种自适应SIC检测算法

与传统系统相比,大规模多入多出（MIMO）系统能更加有效地提高频谱效率。利用传统的最小均方误差（MMSE）信号检测算法求解大规模MIMO系统,虽然检测结果接近最优,但是矩阵的求逆运算导致计算的复杂度非常高。提出了一种自适应排序干扰消除（SIC）检测算法,在逐次超松弛（SOR）迭代运算的基础上,通过干扰消除降低待检测矩阵的维度。通过仿真分析,得出所提算法的复杂度低于Jacobi、SOR检测算法,且在迭代次数较少的情况下,算法的误码率（BER）性能明显优于SOR检测算法。